亚组分析的结果应该如何解读？

亚组分析的结果应该如何解读？

引用

CSDN

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https://blog.csdn.net/qq_37610365/article/details/141163734

亚组分析在医学研究中越来越流行，无论是观察性研究还是随机对照试验（RCT），亚组分析通常都会配备森林图。除了基础回归的效应值、95%置信区间（CI）和P值外，许多文章的表格中还会包含P interaction，这似乎让研究结果看起来更加高级。

亚组分析的基本概念

以《柳叶刀》（Lancet）上的一篇研究为例：

但是，亚组分析结果应该如何理解呢？

首先，常见的亚组分析会有两个P值：一个是回归分析P值，另一个是P for interaction。

• 回归分析P值比较好理解，它反映的是在亚组人群中，不同干预措施与结局是否存在关联。

• P for interaction则反映的是干预的效果是否受到某个基线特征的影响，也就是不同亚组间干预与结局的关系是否有差异，即干预效果和亚组因素有没有交互作用。

亚组分析的目的分类

根据总人群和亚组人群的统计结果不同，亚组分析的目的大致可以分为以下几类：

1. 验证干预效果的普遍性：检查干预效果是否在所有亚组中都一致。

2. 探索异质性：识别哪些亚组对干预有反应，哪些没有。

3. 优化治疗策略：确定哪些亚组最可能从特定干预中获益。

4. 排除偏倚：检查亚组间是否存在选择偏倚或信息偏倚。

实用建议

• 在解读亚组分析结果时，需要特别注意多重比较的问题，因为过多的亚组分析可能会增加假阳性结果的风险。

• 亚组分析的结果应该谨慎对待，最好在设计阶段就明确亚组分析的假设，而不是在数据收集后随意进行探索性分析。

• 最后，亚组分析的结果需要通过外部验证才能确认其可靠性。

亚组分析是医学研究中一个重要的统计学工具，正确理解和解读亚组分析结果对于临床决策具有重要意义。